PyTorch Tensor在C++中的继承体系 一个tensor比较重要的特质主要有:tensor的维度信息、tensor的值内容、tensor的grad、tensor的type、tensor的backend等等。更重要的是,一个tensor需要精巧的内存管理。在C++中,一个tensor是由DataPtr、StorageImpl、Storage、TensorImpl、Tensor、Variable::Impl、Variable、AutogradMeta这些底层...
torch.is_tensor(x) # 判断是不是一个tensor torch.numel(x) # 统计tensor中元素的个数 torch.zeros((2,3)) # 创建全0的tensor torch.eye(3,3) # 创建对角阵 x=np.array([1,2,3]) x=torch.from_numpy(x) # 将numpy装换成tensor torch.linspace(start=2,end=10,steps=5) # 将2-10直接的...
接着对该Tensor进行自加(add_),可以看出clone后的Tensor值没有发生改变,而进行detach处理的Tensor取值发生了变化,其值与被调Tensor自加后的值一致,最后调用Tensor的data_ptr方法,可以看出被调Tensor与detach处理后的Tensor所指向的内存首地址是一样的。
换句话说,一旦定义了一个tensor,那这个tensor将会占据两个内存位置,用于存储。 要注意,如果我们把一个tensorA进行切片,截取,修改之后通过"="赋值给B,那么这个时候tensorB其实是和tensorA是共享存储区 (Storage),唯一不同的是头信息区(Tensor)不同。下面我们直接看代码来理解。其中tensor.storage().data_ptr()是用...
void* input = tensor_image.data_ptr(); 用libtorch的tensor类型的提供的数据指针data_ptr()给trt的。然后我对这个指针取出前100个,和之前libtorch1.1,cuda10.0上面的工程对比,发现取出来的前100个数据居然不一样。但是tensor_image这个里面的数值两者是一样的。
# 可以用torch.transpose(tensor, dim1, dim2)调用, # 也可以直接用tensor.transpose(dim1, dim2)调用 In [89]: torch.transpose(a, 1 , 0) Out[89]: tensor([[1, 4], [2, 5], [3, 6]], dtype=torch.int32) 1. 2. 3. 4.
print('研究tensor的切片') a = torch.arange(0,6) b = a[2] print(id(a.storage)==id(b.storage)) 输出结果为: 代码语言:javascript 复制 >>> True 没错,就算切片之后,两个tensor依然使用同一个存储区,所以相比也是共享内存的,修改一个另一个也会变化。 代码语言:javascript 复制 #.data_ptr()...
2x2x4的三维张量print(z)# tensor([[[0.00e+00 -inf ,nan ,nan ]# [-inf ,nan ,nan ,nan ]]## [[-inf ,nan ,nan ,nan ]# [-inf ,nan ,nan ,-1.00e+00]]])print(x.data_ptr() == y.data_ptr()) # 检查x和y是否共享内存Trueprint(x.data_ptr() == z.data_ptr()) # 检查x...
1.通过torch.tensor函数创建张量 第一种是通过torch.tensor函数来进行转换。如果预先有数据(包括列表和Numpy数组),可以通过这个方法来进行转换。我们来看一下代码2.4(这里为了方便理解,用#符号加了注释,读者在运行时可以删除#符号及其后面的内容)。在这里,首先导入了torch包和numpy包,然后把Python的列表转换为一个PyTo...
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 Torch定义了七种CPU张量类型和八种GPU张量类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point->>torch.FloatTensor->torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point->>torch.DoubleTensor->torch.cuda.DoubleTensor 16-bit floating point->>N/A -...